Blog

15 phút đọc

Descriptive Analytics là gì? Tại sao phân tích mô tả lại quan trọng?

Descriptive Analytics là một phần không thể thiếu trong việc phân tích dữ liệu, đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các nhà quản lý đưa ra những quyết định kinh doanh chiến lược dựa trên cơ sở dữ liệu trong quá khứ. Việc hiểu rõ về Descriptive Analytics sẽ là nền tảng vững chắc, giúp bạn đưa ra những quyết định thông minh và chính xác trong quá trình hoạch định kinh doanh của mình. Trong bài viết này, MDA sẽ giúp bạn hiểu được Descriptive Analytics là gì cũng như các phương pháp và ứng dụng của phân tích mô tả.

Descriptive Analytics là gì?

Descriptive Analytics (Phân tích mô tả) là giai đoạn đầu tiên của phân tích. Đây được xem là cấp độ ít phức tạp nhất trong 4 cấp độ phân tích dữ liệu. Descriptive Analytics là quá trình phân tích sử dụng phương pháp thống kê để mô tả dữ liệu quá khứ. Giúp doanh nghiệp khám phá được những sự việc đã diễn ra và phát hiện những điều bất thường cần khắc phục.

Phân tích mô tả là gì?

Khi nói đến Descriptive Analytics, chúng ta đang ám chỉ đến việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để tìm hiểu và miêu tả các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng từ dữ liệu hiện có. Descriptive Analytics giúp chúng ta tìm hiểu các thông tin quan trọng từ dữ liệu và sử dụng chúng để đưa ra quyết định thông minh và xác đáng trong kinh doanh.

Các phương pháp của Descriptive Analytics là gì?

Sau khi đã hiểu được Descriptive Analytics là gì thì tiếp đến chúng ta sẽ cùng tìm hiểu các phương pháp được sử dụng trong Descriptive Analytics. Descriptive Analytics sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để tìm hiểu và trình bày thông tin từ dữ liệu. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến:

Descriptive Statistics (còn gọi là thống kê mô tả)

Thống kê mô tả

Trong Descriptive Analytics, thống kê mô tả đóng vai trò quan trọng. Nó bao gồm việc sử dụng các phép đo và công cụ thống kê như giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn và phân vị để mô tả các đặc điểm của dữ liệu. Thống kê mô tả giúp chúng ta hiểu rõ hơn về phân phối và xu hướng của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại.

Trong phân tích mô tả, chúng ta sử dụng các tham số thống kê quan trọng để tóm tắt các đặc điểm của tập dữ liệu. Các tham  ố này bao gồm:

• Giá trị nhỏ nhất (Min) và giá trị lớn nhất (Max): Đây là hai giá trị biểu diễn giá trị nhỏ nhất và lớn nhất trong tập dữ liệu.
• Giá trị trung bình (Mean): Đây là giá trị trung bình của tất cả các giá trị trong tập dữ liệu, cho biết giá trị trung tính của dữ liệu.
• Giá trị trung vị (Median): Đây là giá trị ở vị trí giữa trong tập dữ liệu khi được sắp xếp theo thứ tự tăng dần. Nó chia tập dữ liệu thành hai phần bằng nhau, giúp hiểu về giá trị trung tính của dữ liệu.
• Giá trị xuất hiện nhiều nhất (Mode): Đây là giá trị xuất hiện nhiều nhất trong tập dữ liệu, cho biết giá trị phổ biến nhất.
• Độ lệch chuẩn (Standard Deviation): Đây là một chỉ số đo lường mức độ phân tán của dữ liệu. Nó cho biết độ lệch trung bình của các giá trị so với giá trị trung bình, giúp đánh giá sự đa dạng trong tập dữ liệu.

Distribution (Phân phối)

Phân phối là một khía cạnh quan trọng trong phân tích mô tả. Vậy vai trò của Distribution trong Descriptive Analytics là gì? Phân phối trong phân tích dữ liệu là cách để biết tần suất xuất hiện của các giá trị trong một tập dữ liệu. Biểu đồ tần suất histogram được sử dụng để hình dung sự phân bố của các biến liên tục.

Ví dụ, hãy xem xét biểu đồ dưới đây, nó miêu tả phân phối độ tuổi của khách hàng trong một doanh nghiệp. Trên biểu đồ, trục ngang biểu thị các khoảng tuổi của khách hàng, trong khi trục đứng biểu thị tần suất xuất hiện của từng khoảng tuổi trong tập dữ liệu. Dựa vào biểu đồ này, chúng ta có thể nhận thấy rằng khách hàng trong doanh nghiệp này có độ tuổi từ 22 đến 70. Đáng chú ý, tần suất xuất hiện cao nhất nằm trong khoảng tuổi từ 30 đến 40.

Biểu đồ histogram giúp chúng ta có cái nhìn tổng quan về phân phối

Biểu đồ histogram giúp chúng ta có cái nhìn tổng quan về phân phối của độ tuổi khách hàng và tần suất xuất hiện của từng khoảng tuổi. Nó cho phép chúng ta nhận biết các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, đồng thời hiểu rõ hơn về sự phân bố của biến quan trọng trong tập dữ liệu.

Những điều cần lưu ý về Descriptive Analytics là gì?

Descriptive Analytics chỉ mô tả và tổng hợp thông tin từ dữ liệu hiện có

Phân tích mô tả cung cấp thông tin quan trọng theo cách dễ hiểu. Dù vậy, hoạt động phân tích dữ liệu ngày càng đi vào những lĩnh vực phân tích mới như dự đoán và đề xuất, mà không chỉ dừng lại ở phân tích mô tả. Các loại phân tích này kết hợp phân tích mô tả với dữ liệu bổ sung từ nhiều nguồn khác nhau để mô hình hóa những kết quả có thể xảy ra trong tương lai. Vậy những lưu ý trong quá trình sử dụng Descriptive Analytics là gì? Sau đây là một số lưu ý quan trọng:

• Descriptive Analytics chỉ mô tả và tổng hợp thông tin từ dữ liệu hiện có, không thể đưa ra dự đoán về tương lai.
• Để thực hiện Descriptive Analytics, chúng ta cần dữ liệu đáng tin cậy và có chất lượng.
• Để đạt được kết quả chính xác, cần sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp và phù hợp.
• Descriptive Analytics chỉ cung cấp thông tin chung về dữ liệu, không thể cung cấp giải pháp chi tiết cho các vấn đề kinh doanh cụ thể.

Tại sao phân tích mô tả lại quan trọng trong kinh doanh

Descriptive Analytics đóng vai trò quan trọng trọng kinh doanh

Phân tích mô tả đóng vai trò quan trọng trong kinh doanh vì nó mang lại nhiều lợi ích quan trọng:

1. Hiểu rõ hơn về khách hàng: Descriptive Analytics giúp chúng ta hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng. Bằng cách phân tích các số liệu về độ tuổi, giới tính, vị trí địa lý và hành vi mua hàng, chúng ta có thể xác định và đáp ứng mục tiêu khách hàng một cách hiệu quả hơn.
2. Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu: Thông qua việc tìm hiểu và phân tích dữ liệu có sẵn, chúng ta có thể đưa ra quyết định dựa trên căn cứ chứ không chỉ dựa vào cảm tính. Descriptive Analytics giúp chúng ta nhìn thấy những gì đã xảy ra và tạo nền tảng cho việc đưa ra các quyết định thông minh và có tính xác thực.
3. Xác định xu hướng và mẫu dữ liệu: Hiểu rõ Descriptive Analytics là gì sẽ giúp chúng ta phát hiện xu hướng và mẫu dữ liệu quan trọng. Điều này giúp chúng ta dự đoán và đưa ra các biện pháp phòng ngừa sớm hơn, từ đó tăng cường sự hiệu quả và đạt được lợi thế cạnh tranh.
4. Giám sát hiệu suất: Descriptive Analytics cung cấp khả năng giám sát hiệu suất với việc theo dõi các chỉ số kinh doanh quan trọng như doanh thu, lợi nhuận và tỷ lệ chuyển đổi. Điều này giúp chúng ta nhận ra những thay đổi và vấn đề tiềm ẩn để có thể thực hiện các biện pháp khắc phục kịp thời.

Các dạng câu hỏi Descriptive Analysis có thể trả lời

Sau khi đã biết được Descriptive Analytics là gì thì chúng ta sẽ cùng tìm hiểu các dạng câu hỏi mà phân tích mô tả có thể trả lời. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics) cung cấp cho chúng ta khả năng trả lời nhiều câu hỏi quan trọng liên quan đến quá khứ và hiện tại của doanh nghiệp. Chúng ta có thể tìm hiểu về các sự kiện và diễn biến đã xảy ra trong quá khứ, đồng thời xác định dữ liệu chúng ta hiện đang có. Thông qua phân tích mô tả, chúng ta có thể nhìn thấy các mẫu và xu hướng quan trọng từ dữ liệu. Điều này giúp chúng ta có cái nhìn tổng quan về khách hàng của mình, bao gồm việc xác định nhóm khách hàng và hiểu về hành vi của họ.

Các dạng câu hỏi Descriptive Analysis

Ngoài ra, phân tích mô tả cũng cho phép chúng ta theo dõi sự thay đổi của các chỉ số kinh doanh quan trọng như doanh thu và lợi nhuận theo thời gian. Chúng ta có thể đo lường tỷ lệ tăng trưởng, so sánh giữa các khoảng thời gian và tìm hiểu những yếu tố gây ra sự biến đổi này. Các câu hỏi mà Descriptive Analysis có thể trả lời cho từng bộ phận khác nhau của doanh nghiệp như sau:

Bộ phận Sales: Tìm hiểu phân khúc khách hàng nào tạo ra doanh thu cao nhất trong năm qua?

• Bằng cách phân tích các thông tin khách hàng và số liệu doanh thu, có thể xác định phân khúc khách hàng nào đóng góp nhiều nhất vào doanh thu tổng cộng trong năm qua. Bạn có thể xem xét các tiêu chí như doanh số bán hàng, số lượng đơn hàng, giá trị đơn hàng, v.v.

Bộ phận Marketing: Kênh social media nào có ROAS (Return on Advertising Spend) cao nhất trong quý trước.

• Bằng cách thu thập dữ liệu về doanh thu và chi phí quảng cáo trên các kênh social media khác nhau, bạn có thể tính toán ROAS cho mỗi kênh và xác định kênh nào đã mang lại ROAS cao nhất trong quý trước. ROAS đo lường hiệu quả của chiến dịch quảng cáo dựa trên tỷ lệ giữa doanh thu và chi phí quảng cáo.

Bộ phận Tài chính: Theo dõi doanh thu hàng tháng và hàng năm thay đổi như thế nào trong năm qua?

• Bằng cách phân tích dữ liệu doanh thu hàng tháng và hàng năm, bạn có thể xem xét sự thay đổi trong doanh thu theo thời gian. Bạn có thể tính toán tỷ suất tăng trưởng hàng tháng và hàng năm, so sánh các khoảng thời gian khác nhau để hiểu rõ hơn về xu hướng tăng trưởng của doanh thu.

Bộ phận Vận hành: Tìm hiểu nhu cầu sử dụng các dòng sản phẩm/SKU khác nhau trên từng khu vực địa lý trong năm qua?

• Bằng cách phân tích dữ liệu về sự sử dụng các dòng sản phẩm/SKU theo khu vực địa lý, bạn có thể xác định sự khác nhau trong nhu cầu sử dụng sản phẩm giữa các khu vực khác nhau trong năm qua. Bằng cách xem xét số lượng sản phẩm được bán hoặc yêu cầu đặt hàng, bạn có thể đánh giá sự ưu tiên và sự thay đổi của nhu cầu trong các khu vực cụ thể.

Bài viết trên đã giúp bạn cái nhìn tổng quan về Descriptive Analytics là gì và từ đó đưa ra các quyết định dựa trên căn cứ chứ không chỉ dựa vào cảm tính. MDA hy vọng rằng phân tích mô tả sẽ giúp bạn có cái nhìn sâu sắc và chính xác về doanh nghiệp của mình, giúp bạn thành công trong việc đưa ra những quyết định đúng đắn và đạt được sự phát triển bền vững trong tương lai. Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về lĩnh vực phân tích dữ liệu thì có thể tham khảo khóa học Business Intelligence tại MDA. Liên hệ ngay hotline: 0961486648 để được tư vấn trực tiếp nhé!

Chia sẻ bài viết